基于粒子群优化最小二乘向量机的地震预测模型

为解决地震预测中最小二乘向量机(LSSVM)模型的参数难以确定的问题,利用粒子群算法(PSO)的收敛速度快和全局优化能力,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,建立了PSO-LSSVM地震预测模型.通过对地震实例的预测仿真及其相关分析表明该方法的有效性.该方法优于传统的神经网络和支持向量机的地震预测方法,可以有效提高预测效能.     

局部指数拟合异常提取法在普光气田的应用

在分析现有一些地震属性预测油气的应用效果及局限性基础上,提出了一种新型的地震参数提取方法--局部指数拟合异常提取法(曾称之为"地震数据体结构特征预测油气方法").该方法首先假定地震波形局部是由背景和异常组成,其背景用指数函数拟合,拟合残差沿深度积分符合最小二乘原则;然后,进行灰度矢量相关分析,并借以预测油气储集体所在位...     

基于最小二乘支持向量机的城市桥梁震害预测模型研究

针对地震中城市桥梁震害状态具有较强的非线性、复杂性的特点,采用了具有RBF核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法。在大量收集我国地震中城市桥梁震害资料的基础上,将此算法引入桥梁的震害预测中,选取了地震烈度、上部结构、地基失效程度、支座类型、墩台高度、桥梁跨数和场地类别等因素作为模型的特征输入向量,建立了最小二乘支持向量机的桥梁震害预测模型。通过反复地样本训练及模型参数设置,仿真结果表明,该方法具有一定的准确度和可行性。基于最小二乘支持向量机的桥梁震害预测方法是一种可以用于地震中桥梁震害预测的良好方法。     

地震序列较强余震灰色及最小二乘拟合预测方法的应用研究

在收集、整理1966年～2002年8月我国(主要为大陆地区)183个5级以上地震序列资料的基础上，应用灰色预测和最小二乘拟合预测方法，对每一地震序列较强(显著)余震发震时间进行“硬性”检验预测。结果表明，2种预测方法对7级以上地震序列和6级地震序列的较强(显著)余震具有较好的预测效能，预测效能分别为76．2％和64．7％；而对5级地震序列预测效果则不甚明显。因此，灰色预测和最小二乘拟合预测方法主要着眼于对大(强)地震的较强(显著)余震预测，可望在地震现场大(强)震应急工作中发挥积极作用。     

基于RS与PSO-LSSVR的地震伤亡人数预测

通过对地震伤亡资料的综合考察研究,本文构建了影响地震伤亡人数的指标集,利用粗糙集理论约简此指标结构,建立最小二乘支持向量回归机预测模型预测伤亡人数,并用粒子群优化算法对模型参数进行优化。最后,将模型运用于云南地震伤亡人数预测,结果和RS-BP神经网络预测模型对比分析,验证了该模型预测的有效性。又将模型应用于芦山和玉树地震死亡人数的预测,验证了模型的适用性。实验结果表明该模型能在地震发生后,给决策者提供人员救护、安置以及应急物资供应、统筹调度的有效依据。     

滑动最小二乘法求解地震波波动方程

本文首次将固体力学领域中的滑动最小二乘拟合法用于求解地震波波动方程.与有限差分法相比,该方法所采用的拟合思想使得解在全空间域更加连续,同时仍然保持高精度的特性;与有限元法相比,该方法绕过变分原理,经过算法的有限差分化之后,其所需的计算量及数据存储量均可大大降低.薄膜震动的数值算例表明了该方法的上述特点.最后,通过对几个模型的合成地震模拟试验,进一步证明了滑动最小二乘法用于波动方程数值模拟的可行性.     

基于最小二乘支持向量机的砂土液化预测方法

使用最小二乘支持向量机分类方法建立了两个砂土液化预测模型,预测结果与野外实际情况全部相符,表明该分类方法用于预测砂土液化是可行的,且预测准确率高。     

爆破震害预测的神经网络模型

人工神经网络是近期发展最快的人工智能领域研究成果之一.通过分析国内外爆破震害预测研究现状和不足,提出一种基于BP神经网络模型的爆破地震效应预测方法,该方法能克服基于最小二乘法的回归公式的局限性,可选取影响爆破振动的多个影响因素作为输入层参数,达到爆破峰值和主频同步预测之目的.利用该方法对实际爆破监测数据进行预测,结果表明人工神经网络方法在爆破地震效应预测中应用是可行的并且是有效的.这为爆破震害预测研究提供了新途径.     

昆仑山地震亚区地震趋势建模探讨

按照中国大陆及邻近地区活动地块和地震区带的研究成果,选择昆仑山地震亚区为研究单元,提取研究单元1970年以来半年极大值地震.该极值地震资料具有地质单元一致的特征,也代表研究单元地震趋势水平的变化.极值地震具正态分布特征,使用7阶高斯函数模型,对资料进行最佳逼近拟合,模型中参数用最小二乘法求取,递推未来1～2年时间进行地震趋势探讨.引用定量方法探讨有关研究单元的地震趋势值得深入研究.     

地壳形变分析的抗差最小二乘配置迭代解法

利用最小二乘配置进行地壳形变分析,其结果的合理性关键在于经验协方差函数的拟合.考虑到观测数据存在粗差的情况,提出基于观测值中位数初值的抗差最小二乘配置方法和基于中位参数法的抗差最小二乘配置方法.两种方法首先分别利用观测值中位数给出观测值初始权阵以及利用中位参数法给出最小二乘配置初始解,然后均在给定协方差函数参数初始值的情况下,应用合适的等价权进行抗差估计并通过迭代计算,最终获得稳健的协方差函数参数估值及最小二乘配置解.利用本文提出的两种方法以及传统方法分别对庐山地震的GPS垂直位移数据和意大利L'Aquila地震的InSAR同震位移数据进行处理分析.结果表明:相对传统方法,基于观测值中位数初值的抗差最小二乘配置方法效果更好,更具稳健性.     

地理坐标下网格化数据等值线的处理及编程

分析了均匀网格化数据等值线处理的具体步骤 ,介绍了非均匀网格分布数据的均匀网格化处理中的 3种方法 :按距离加权的最小二乘法 (N— P法 )、按方位取点加权法和加权最小二乘法拟合法 (M— S法 ) ,提供了 N— P法和 M— S法的 C 源程序     

曲线拟合法在地电场资料处理中的应用

地电场和电阻率同场地观测时，电阻率观测会干扰地电场的观测数据发生大幅度变化。本主要探讨通过曲线拟合的方法消除这种干扰及其它随机干扰，并给出了对实际观测数据处理的结果。     

利用最小二乘拟合法进行多站地磁日变基值归算

多站日变改正技术是解决远海区大范围磁力测量地磁日变改正的关键技术,然而多站日变改正中,为了减小磁场水平差异的影响,分站日变基值必须向主站归算.基于地磁日变化的时空特点,尝试将最小二乘拟合法引入到多站日变基值归算中,并采用多站同步观测数据对方法的有效性进行了验证.结论表明:当主站和分站日变性质相似时,最小二乘拟合法可以取得良好的效果,且对同步观测时段低.但是当日变性质差异较大时,则应当采用传统的同步比对法.     

贝叶斯算法在拟合自由核章动参数中的应用

用高精度重力技术检测地球自由核章动(FCN)参数(包括周期和Q值等)的难点是资料观测信噪比低,传统的方法是使用最小二乘拟合,但是获得的FCN共振参数精度不理想.本文利用武汉国际潮汐基准站高精度超导重力仪和全球超导重力仪观测的时变重力资料,根据贝叶斯算法拟合地球自由核章动(FCN)参数.我们将贝叶斯拟合方法与传统最小二乘法实施了对比分析,研究了不同台站资料差异.讨论了潮波选择和不同海潮模型等因素对FCN参数的影响.结果表明用贝叶斯算法获得的FCN品质因子与空间大地测量VLBI结果吻合的更好,这说明贝叶斯算法可靠性高,为研究地球深内部构造参数(核幔边界粘滞系数等)提供了有效依据.     

基于多项式拟合均匀荷载面曲率曲线的结构损伤识别方法

为仅利用结构损伤状态的柔度矩阵对结构进行损伤程度识别,先对损伤状态的均匀荷载面曲率曲线进行最小二乘法拟合。根据曲率曲线差判断结构的损伤位置,对损伤位置的点进行剔除后,再利用未损伤位置上的点进行局部最小二乘法拟合,代替损伤前的均匀荷载面曲率曲线,用于结构的损伤定位与定量。通过一简支梁数值算例,先以理论的二次多项式进行拟合,考虑单损伤和多损伤的情况,进行损伤识别分析,再分析多项式次数、测点数目以及不同噪声水平对损伤定量精度的影响。结果表明:在一定范围内,次数越高拟合误差越小,但差别不明显,采用理论的二次多项式拟合即可满足结构损伤识别要求,无噪声的情况下,测点数目减半不影响损伤识别的精度,该方法具有一定的抗噪声能力。     

高纬电离层中非麦克斯韦分布等离子体的非相干散射谱的模拟

使用一个修正的双麦克斯韦分布函数，通过最小均方适应技术使它与高纬电离层Ｆ区中离子的非麦克斯韦速度分布函数相适配．结果表明，使用这样的分布函数可以简化非相干散射谱的计算，并有助于简化高纬地区电离层非相干散射谱的反演．     

反正切函数拟合下的地震数据体断裂刻画方法

利用界面的形状或者其不连续性是基于叠后地震数据刻画断裂的两种主要方法,根据实际地震资料的特点,两种方法各有其优劣性.对于同界面形状相关的断裂刻画方法,较常用的为地震曲率属性.受实际断裂模型的制约,在曲率属性的基础上,曲率变化率表现出对断裂更强的相关性及敏感性.本文发展了以反正切函数为准线的柱面拟合法来刻画断裂,主要包括两个步骤,分别为:一、柱面直母线的拟合;二、柱面准线拟合及曲率变化率的求取.实际地震资料计算结果表明,该方法对断裂刻画的精度高于传统方法,能够揭示更多的断裂细节,特别是对于地震剖面上不易识别的小断距断裂,亦能够清晰的刻画,同时具有较高的信噪比.     

渤海常见土类剪切波速与埋深关系分析

土层的剪切波速是岩土地震工程中重要的物理量,本文利用多年来在渤海海域地震安全性评价中积累的资料,研究了渤海常见土类剪切波速和埋深的关系。利用非线性最小二乘法,采用指数函数、一次函数、二次函数、幂函数、"幂函数+常数函数"、"幂函数+一次函数" 6种回归模型对各类土的剪切波速和埋深的关系进行了回归分析,以拟合优度以及最小二乘拟合的误差平方和为评价指标对比了各种模型拟合效果的优劣。结果表明,"幂函数+一次函数"回归模型的拟合效果最好。此外,本文给出了该海域常见的7类土在此回归模型下的拟合公式的系数,以供工程中参考。     

关于O3层垂直剖面遥感的逆转曲线的数学拟合模式

逆转遥感是当前获得大气O₃层垂直剖面资料的重要方法之一，而逆转曲线的质量对遥感结果的精度至关重要．本文在最小二乘法的基础上，结合逆转曲线的特征，加以适当处理，建立了逆转曲线的拟合数学模式．其性能良好，对研究O₃层垂直剖面的长期演变趋势具有重要意义．     

Constrained polynomial fitting for recovery of regional gravity

Isolation of a regional field from a Bouguer map has always been an ambiguous and troublesome problem. It is often argued that the ambiguity arises from lack of specific criteria under which the problem may be formulated. In this paper, I show that by adopting Skeels’ definition of the regional field and its corollary, criteria needed to extract the field with minimum ambiguity may be developed. The definition and its corollary allow formulation of the regional field separation problem as a weighted (robustified) and constrained least‐square fitting problem with constraints extracted directly from the Bouguer map. To emphasize the constraints, I formulate the problem from the perspective of prior information constrained by observational data. The new formalism offers several advantages: weighted fitting is more robust than ordinary least squares fitting, providing a simple mechanism to eliminate data outliers and reduce the undesirable influence of local gravity disturbances. Introducing constraints into the fitting procedure effectively reduces ambiguity and increases the resolution of the fitted regional field. Moreover, imposing conditions on the fitted regional field directly from the Bouguer map is tantamount to incorporating prior information about the underlying geology and structure of the area with minimum human subjectivity. The procedure was tested on simulated and actual data sets with excellent results. Indeed the test results indicate that with properly placed constraints, the regional field may be recovered in a manner that closely emulates the graphical method.